Bien, pues tras esta pausa de café damos paso a nuestra tercera,
tercer seminario, que viene a mano de la doctora Verónica
Arnaiz-Futquiza de la Universidad de Valladolid.
Y en estos tiempos en los que la IA ha venido aquí para quedarse,
pues nada mejor que una presentación en torno a la misma
y nos va a presentar del algoritmo al subtítulo
Traducción Automática y Posedición en Traducción Audiovisual.
Muchas gracias, muchas gracias, José.
Bueno, muchas gracias,
muchas gracias por haber me invitado, permitido estar aquí,
porque es un placer y como antes ya ha avanzado Paula,
pues.
No sé si me siento fuera de lugar,
porque ¿qué hace una chica como yo en un sitio como este,
cuando hay tanta gente importante?
Pero bueno,
muchísimas gracias por haberme permitido participar desde dentro.
El título original es de la Grinda
el subtítulo Traducción Automática y Poseición
en Traducción Audiovisual, pero.
Para mí no es posible entender esa traducción automática
sin la traducción, esa TAO, traducción asistida por ordenador,
antes de llegar a la traducción audiovisual.
Hablamos de traducción automática y post-edición
en traducción audiovisual, pero también es cierto
que es todavía para muchos como el futuro,
y vamos a ver que según qué modalidades
es el futuro que va a venir,
pero que todavía no resistimos a que llegue.
Hay muchos sectores en los que todavía no se recibe
como una realidad inminente.
Vamos a ver qué es lo que vamos a ver en general,
vamos a ver un poco cuál ha sido el papel
de esas tecnologías en general dentro de la traducción audiovisual.
Un repaso muy rápido que ya hemos hecho creo que tres
rápidamente de lo que es la traducción audiovisual
o que ha sido la traducción audiovisual hasta el día de hoy.
Haremos una revisión de esas herramientas de traducción asistida,
de la traducción automática dentro de la traducción audiovisual,
al lado o por encima de la traducción audiovisual,
y de la llegada de la inteligencia artificial,
que a veces consideramos
que la inteligencia artificial es algo nuevo,
pero la inteligencia artificial ya estaba ahí.
No la llamábamos inteligencia artificial tal vez,
pero sí que estaba.
Veremos unas conclusiones que no lo son y plantearemos el ahora
qué, dónde vamos.
Bueno, vamos a ver qué es lo que nos vamos a encontrar.
Bueno, siempre se ha considerado, hemos considerado,
y creo que en los últimos años ya no tanto,
pero tradicionalmente se consideraba la traducción audiovisual
como una disciplina de autor que requería un trabajo casi artesanal,
en el que los traductores trabajaban creando desde cero,
como que fuesen.
No sé si existiesen al margen de la tecnología
o que la tecnología estaba ahí, pero no se le daba todo el peso,
toda la importancia que realmente tenía,
porque se valoraba mucho más y se sigue valorando en muchos casos
el papel del traductor como una labor artística,
como un artesano.
Hoy en día,
si pensamos que la tecnología está ahí,
que todo depende de la tecnología,
podríamos pensar que no tenemos nada que hacer,
que la tecnología lo hace todo y que habíamos llegado
al extremo contrario.
Con los pies encima de la mesa,
porque las máquinas están haciendo todo nuestro trabajo.
Bueno, ni lo uno ni lo otro.
La tecnología siempre ha estado ahí, porque incluso en los primeros casos
había que escribir de algún modo,
teníamos esas máquinas de escribir con las que se desarrollaban
esos guiones con los que luego se trabajaba,
se elaboraban los primeros subtítulos.
Y hoy en día esas máquinas de escribir que están en los museos
se han convertido en otras cosas con las que estamos trabajando
y a las que hemos integrado otras muchas cosas.
Y veremos cuál es el papel que esas herramientas tienen ahora.
Si son un componente que está al lado del traductor
o es el traductor el que está al lado de esa tecnología
hoy en día.
¿Quién tiene el peso principal?
Pero cuando hablamos del producto audiovisual
o del proceso audiovisual, para mí, en mi opinión,
es un proceso integral.
Por un lado tenemos la producción de los materiales,
por otro lado tenemos la emisión de los materiales,
por otro lado tenemos la recepción de los materiales,
tecnología por todas partes y la traducción audiovisual
está en medio.
Depende del proceso tecnológico en todos los ámbitos,
en la elaboración de todos los productos.
Entonces, el traductor sigue siendo una labor artesanal,
pero una labor artesanal sometida a mucha tecnología.
Entonces, no podemos ignorar que tenemos
que reconciliarlo o colaborar con todos los aspectos tecnológicos
en cada uno de esos ámbitos porque el producto final
va a depender de ello.
Entonces, vamos a ver cuáles son esas tecnologías que estaban,
que se han ignorado,
pero que siempre han facilitado la labor del traductor.
Vamos a ver el pleistoceno, si queréis.
Las herramientas TAO.
Esas herramientas que ayudan
y que facilitan la labor del traductor humano,
pero que no.
Eso lo destacamos siempre por decir, no, no,
pero aunque estén ayudando, el traductor piensa.
El proceso cognitivo del traductor está ahí.
Solo se ve ayudado por esas tecnologías.
Entonces las básicas que siempre se han considerado
y que siempre hemos considerado para el resto de las traducciones
son los corpus, la gestión de esos corpus,
ya no la compilación sino el tratamiento,
porque al final es una recopilación de información,
pero la información recopilada no sirve de nada si no sabemos
gestionarla.
Entonces tenemos esa gestión de los corpus que nos sirven
para cuestiones básicas.
Terminológicas básicamente, la gestión de la terminología
o esas bases de datos terminológicas,
las memorias de traducción, que volvemos otra vez,
otro tipo de corpus para gestionar otro tipo de informaciones,
que no se concebían
o que tradicionalmente se han concebido para disciplinas
muy arquetipadas, muy técnicas, que lo que pretendían siempre
es agilizar los procesos de producción, de elaboración,
de trabajo de los traductores.
La alineación,
que tiene que ir vinculada con las memorias de traducción,
la gestión de proyectos y la calidad,
todas esas herramientas que permitían llevar ese seguimiento
de la labor de traducción desde un principio hasta un final.
¿Qué pasa?
Que esas labores que se estaban llevando a cabo,
se estaban llevando a cabo en un principio de forma
no sistematizada.
¿Qué es lo que hizo la tecnología?
Sistematizar todos esos procesos
para que se garantizase la calidad del proceso en sí, no del producto,
sino del proceso en sí y evitar la arbitrariedad
o la anarquía que en muchas ocasiones podía introducir errores
y fallos y errores de calidad en el proceso de traducción.
Pero lo que más interesa aquí es ese otros,
es.
Continuará.
¿Por qué?
Porque ese otros es donde está el grueso de la realidad actual.
Todo eso que estaba ahí,
que eran herramientas que tal vez estaban desperdigadas,
se han ido uniendo, se han ido fusionando
en otras megaherramientas o maxiherramientas
que lo que han permitido es centralizar todos esos procesos
que el traductor tiene que llevar a cabo para garantizar
esa armonía en el proceso, esa armonía en la labor del traductor
y esa armonía en la calidad del producto final.
Tenemos los corpus, tenemos las bases de datos terminológicas,
la gestión de las mismas.
Pongo pantallazos generales.
Tampoco me interesa en este caso focalizar
en determinadas herramientas porque soy personalmente de la opinión
de que tenemos que aprender, en el caso,
por ejemplo, de la formación de nuestros estudiantes,
a enseñarles cuál es la rentabilidad y el componente autodidacta.
De la formación.
Nosotros llegamos hasta un cierto punto,
pero la tecnología siempre nos pasa por encima,
porque hay herramientas que están a nuestro alcance.
Entonces, tenemos las memorias de traducción,
como esos repositorios de información,
o repositorios de información, esos.
Bancos de datos en los que podemos reunir los elementos
o los componentes de esta alineación
que servían para emparejar esos textos,
para sistematizar las búsquedas y sistematizar la producción
de traducciones desde un punto de vista tecnológico.
Más o menos técnico, los procesos de gestión
de la calidad, de gestión del proyecto y gestión de la calidad,
los controles de calidad y esas herramientas que decimos
esas herramientas de traducción plus o traducción más,
de traducción asistida a más.
Que siempre han estado ahí.
Y en esas herramientas de traducción asistida más,
que es donde nos centraremos a continuación,
es donde nos podemos encontrar la traducción automática,
la pos-edición,
pero no solo la traducción automática y la pos-edición,
y esa inteligencia artificial que parece algo nuevo,
pero que esa traducción asistida también es parte
de la inteligencia artificial.
Todo lo que hemos estado viendo hasta ahora
es inteligencia artificial.
No la llamábamos así y considerábamos que era algo totalmente nuevo,
pero llevábamos utilizándola bastantes años.
Sí que parece que nos estamos encontrando con cosas
que también estábamos ignorando que existían ahí,
como el text-to-speech y el speech-to-text,
que también parece algo muy novedoso,
pero nos habíamos estado quejando de la calidad de esos productos
que también estaban ahí.
Cuando empieza a hacerse mejor
o cuando empiezan a depurarse, parece que es cuando abrimos los ojos
y somos conscientes de que eso existe,
pero no ha sucedido con todo lo demás.
Vamos a centrarnos en la traducción automática.
¿Y qué es la traducción automática?
Es el proceso mediante el cual un programa de ordenador produce,
a partir de un texto elegible por ordenador
en una lengua de partida, un texto elegible por ordenador
en una lengua de llegada, el cual se pretende
que sea una traducción aproximada del primero sin intervención humana.
Esta es la definición que plantea Yeti.
Sin intervención humana, que es la parte importante.
Esa automatización.
Volvemos otra vez, el traductor con los pies en la mesa.
El traductor no hace nada.
¿Qué tipos de traducción automática?
Pues ahí vamos a la evolución de esa traducción automática,
de cuando esa traducción la ignorábamos porque la calidad
no nos interesaba y la estábamos despreciando,
pero existía, que es una calidad,
pues las traducciones automáticas o los sistemas
de traducción automáticos basados en reglas,
Es decir, eran unos sistemas muy básicos que se trabajaba con,
digamos, la tecnología que estaba disponible en ese momento,
unas basadas en reglas directas, por transferencia interlingüe,
es decir, dependiendo de los sistemas
que se estuviesen utilizando para mostrar a las máquinas.
Cuáles eran esas reglas básicas que tenían que aplicar a la hora
de transferir los resultados de una lengua a otra.
Aquí hay algo que no hemos mencionado ahora, lo mencionaremos después,
que tiene que ver con esas lenguas que estamos hablando,
como todas las lenguas en conjunto,
no hay ninguna diferencia entre ellas, no hay ningún patrón,
es igual indistintamente, no es igual,
en absoluto es igual.
¿Vale?
Basadas en estadísticas, que es como el nivel posterior,
vamos depurando.
Desde arriba hasta abajo vamos depurando.
Cuando llegamos al rojo, neuronal,
veremos que es el ideal, que es el contexto en el que estamos ahora.
Ideal ahora, día de hoy.
Basadas en estadísticas, vamos porcentajes estadísticos,
más depurado que las basadas en reglas.
Esas estadísticas tienen que ver con combinaciones de palabras,
frases, sintaxis, ejemplos, factores.
A medida que vamos trabajando con unidades un poco mayores,
la calidad va a diferir, pero bueno,
digamos que los procesos se iban depurando,
los sistemas se iban depurando, después pasamos a los basados
en ejemplos,
con pre-memorias vamos a vincular con esas memorias de traducción,
vamos a los sistemas mixtos en los que tratamos de combinar
los sistemas anteriores tratando de implementar
y de mejorar en todos los casos la calidad y llegamos
a los sistemas neuronales.
Que es la imposición, más o menos, actual,
porque se está considerando que es el sistema ideal,
que sigue implementándose.
¿Por qué es neuronal y por qué es ideal?
Porque se supone que trata de imitar las redes neuronales humanas
a la hora de trabajar.
Se ha depurado mucho, son sistemas que funcionan muy bien,
pero se siguen implementando, porque siguen dando fallos.
Hemos visto los sistemas.
Como os he dicho que no iba a plantear ejemplos,
bueno, aquí tenéis algunos ejemplos simplemente para tratar
de encontrar una imagen general de qué es lo que podemos encontrarnos
en el mercado, en distintos sistemas,
distintas calidades,
porque no vayamos a pensar que todos estos ejemplos,
que aún tratando todos con sistemas neuronales,
la calidad difiere en todos los casos,
no estamos encontrando una calidad estándar
y eso lo podemos saber todos cuando estamos experimentando.
Con estos sistemas nosotros mismos encontramos que la calidad difiere.
¿Por qué difieren esas calidades?
Por los sistemas que se están utilizando, por las lenguas,
las combinaciones lingüísticas que se están utilizando también,
porque somos realistas y sabemos que hay determinados
pares lingüísticos que se trabajan muchísimo más,
motores económicos detrás que fomentan también
que haya mucho más trabajo en determinadas
combinaciones lingüísticas y determinadas.
Aplicaciones realistas
y nos vamos a encontrar que hay lenguas predominantes
por ejemplo el inglés que va a trabajar mucho mejor
independientemente de la combinación pero si inglés está en la terna
siempre el resultado va a ser mucho más satisfactorio entonces aquí
es simplemente un panorama general a día de hoy 2025 de cuáles son
las herramientas que nos podemos encontrar en el mercado hemos visto
qué es lo que hace.
Pero vamos a ser realistas, se hace muy bien,
se hace mucho mejor de lo que se hacía en un comienzo,
porque cuando veíamos la traducción automática,
al principio, al margen de la traducción audiovisual,
planteábamos que existía, desde el punto de vista
de la traducción y desde el mercado de la traducción,
decíamos, no, no tiene nada que hacer, al traductor humano
no le va a reemplazar.
Porque comete muchos errores.
¿Qué errores siguen siendo recurrentes a día de hoy?
Pues errores que tienen que ver con la sintaxis,
con la sintaxis en el tratamiento,
el procesamiento de los textos de origen,
pero también de los textos meta, en la literalidad,
que plantean esos textos o esas traducciones
en muchas ocasiones, problemas de concordancias,
ortografía y ortotipografía, problemas de estilo,
porque son máquinas y esos errores que todavía
siguen existiendo, que son mucho más prevalentes y mucho más presentes
en unas lenguas que otras, habrá que corregirlos todavía.
Pero, ¿cómo podemos corregir o cómo se pueden corregir
esos errores?
Pues tenemos dos planteamientos complementarios,
no vamos a entender uno u otro.
Tenemos la pre-edición y la post-edición.
¿Qué es lo que nos vamos a encontrar?
Por un lado tenemos la preedición, que es la revisión
y corrección previa a la traducción.
Es decir, la detección,
si queréis.
La detección de todos esos aspectos conflictivos
que puede plantear un texto,
que los traductores sabemos que puede plantear el texto,
para evitar que las herramientas de traducción a día
de hoy puedan caer en la trampa.
¿Qué tipo de errores vamos a encontrar?
Pues errores que de base están en los textos.
En muchas ocasiones se plantea,
yo planteo a los estudiantes que cuando nos enfrentamos a los textos
o ellos mismos se plantean, se enfrentan a los textos,
pensamos que el texto en sí es ley y el texto siempre está bien
porque está escrito en la lengua original y no es así.
Esos textos plantean errores y plantean trampas
que sin ser errores.
Suponen dificultades adicionales porque plantean ambigüedades,
elementos idiomáticos que son difíciles de gestionar
y que un traductor humano puede detectar fácilmente
y puede saber cómo solucionar.
Entonces, ¿qué es lo que tenemos que hacer
o qué es lo que se plantea con esa predicción?
Que en muchas ocasiones la ignoramos y se mete como parte de la posedición
o consideramos que todo el peso recae en la posedición,
pero si una predicción o una predicción previa,
aunque sea mínima, el trabajo puede ser mucho mayor en la posedición
porque puede haber muchos más errores.
Entonces, es una parte del trabajo que tiene que estar ahí.
Entonces, encontramos elementos ortográficos y gramaticales,
no tanto sintácticos, no debería haberlos porque.
Se supone que es un texto que aunque tenga algunos bad,
tampoco tiene que tener grandes grandes.
Tenemos problemas terminológicos, idiomáticos,
terminológicos dos veces, no con una es suficiente,
y tenemos aspectos formales y ambigüedades
que están en el texto.
Es cierto que nos vamos a encontrar que estos aspectos
son muchos más prevalentes en unos textos que en otros textos.
Y ya llegaremos al punto
cuando hablemos de los textos audiovisuales que son especiales.
Porque en muchas ocasiones vamos a ver que los aspectos terminológicos
no siempre se tienen en cuenta porque se consideran.
Por ejemplo, hay mucha gente que considera un texto audiovisual
mucho más asequible y accesible por el tipo de lenguaje
que se le presupone, por ejemplo.
Pero bueno, ya veremos que tiene también sus cosas.
Eh.
¿Qué errores plantea en este caso?
Como he dicho, problemas de sintaxis,
de lateralidad, concordancias, ortografía y ortotipografía y estilo
en general, como decíamos en el caso de la traducción.
Pero nos vamos a la post-edición.
En esa post-edición es la revisión y la corrección.
Hemos pasado por una predicción que nos ha dejado
un texto que va a abordar la traducción automática fácilmente,
en teoría.
Tenemos una traducción automática
que va a hacer ese trasvase automático.
Sin interferencia humana, a excepción de la predicción,
y tenemos una posadicción en la que tenemos que corregir
todo aquello que también va a estar presente como resultado
de la traducción automática.
Si todo ha ido bien, pensaríamos que esos errores
van a estar, pero van a ser menores.
Decíamos, están aquí, perdón, estaban invertidas, tenemos errores,
seguimos teniendo errores de sintaxis, errores de literalidad,
errores de concordancias, ortografía y ortotipografía
y estilo.
Y, vale, ¿cómo podemos gestionar la corrección de todos esos errores
que van a estar presentes en el texto?
Vale, vamos a corregirlos, pero vamos a corregirlos en base
a qué, en base a lo que nos pida el cliente,
en base a lo que nosotros podemos hacer
y el cliente nos va a pedir esas correcciones en base
a dos patrones principales, económicos y temporales.
Lo que puede pagar por ese trabajo de pos-edición
y en el tiempo que lo necesite.
Está claro que una pos-edición rápida,
no tan profunda, no tan detallada,
se puede hacer en menor tiempo.
Podemos hacer una pos-edición parcial,
ligera, que son las ediciones mínimas que sería imprescindible abordar,
que tienen que ver con cuestiones de estilo,
que tienen que ver con cuestiones de puntuación,
arreglar básicamente la puntuación, de gramática,
las básicas concordancias que van a estar presentes, spelling,
cuestiones ortográficas mínimas que no tendrían que estar presentes
en el texto, y terminológicas,
que sea comprensible el texto, es decir,
que el texto sea básicamente comprensible.
Nosotros estamos hablando de una labor de posedición.
Siendo realistas, esta labor de posedición en muchas ocasiones
se ignora.
Y hoy en día, en la traducción automática,
está fácilmente al alcance de cualquier persona
sin tener que pasar por ningún traductor,
esta labor de posedición no se lleva a cabo.
¿Por qué?
Porque ni siquiera esta posedición parcial
es en muchas ocasiones necesaria.
Es el nivel de conformismo.
O de inmediatez del usuario final,
el que nos va a marcar en muchas ocasiones
cuál es el requisito que se va a establecer.
Entonces, esa posadicción parcial ya es un trabajo exigente.
En teoría y entre comillas.
Pero tenemos que ir a una poseición total,
que es el otro extremo de la poseición,
es decir, un texto que sea depurado,
que en un contexto ideal no sea fácilmente identificable
una labor de traducción automática.
Es decir, que se puedan corregir,
no solamente corregir esos errores mínimos,
sino adecuar el texto lo suficiente como para que el resultado final
se pueda concebir como una traducción plenamente humana,
en teoría.
En teoría.
¿Cuáles son los elementos principales dentro de esta cadena de errores
que hay que corregir o dónde van a radicar?
Precisamente esos aspectos terminológicos,
ir más allá de que el texto sea terminológicamente correcto,
pero sobre todo estilísticos.
Adecuarlo para que el texto resulte natural
y realmente creíble en la lengua y en la cultura.
Esta labor de posedición total requiere un tiempo mayor,
requiere un esfuerzo económico mayor.
Y esto es trabajo de un traductor profesional.
Dentro de este flujo de trabajo de la traducción automática
y de la posibición, nos vamos a encontrar esa.
Cómo es la gestión o en qué pasos nos podemos encontrar
los elementos específicos de la traducción automática
y la post-edición en todo el proceso de traducción.
Y nos vamos a contar en el proceso de traducción automática
y post-edición, perdón.
Y dentro de ese proceso de traducción automática
y post-edición nos vamos a encontrar que exclusivamente específicos
de ese proceso de traducción automática y post-edición
en la gestión total del proyecto va a ser la preparación
de ese material de referencia,
Porque no podemos hacer que todo recaiga sobre la tecnología
sin facilitar nosotros
cuáles son las condiciones de trabajo.
Es como ahora trabajando con inteligencia artificial,
con chat GPT directamente, si no adecuamos el prompt exactamente
y queremos obtener un resultado final satisfactorio.
Entonces tenemos que facilitar ese contexto ideal
en el que queremos que se trabaje.
Elaborar esa preedición del texto,
es decir, adelantarnos a esos posibles errores
que vamos a detectar como traductores,
nosotros no somos capaces de detectar en el texto
para que se eviten, preparar la traducción automática,
llevar esa pretraducción y una vez que se ha llevado a cabo
esa pretraducción, posedizar el texto,
corregir.
El resto del trabajo recae, sigue recayendo
y recaerá en traductores parcialmente a día de hoy.
Pero nos vamos al traductor plus,
a la traducción asistida por ordenador plus.
Es decir, ya tenemos la traducción automática,
ya tenemos la pos-edición, pero hay más.
Porque estamos hablando de la tecnologización en general.
¿Pero cómo llegamos a eso?
Seguimos pensando que el traductor está simplemente picando teclado,
metiendo todo ese texto.
Es que la tecnologización y esa automatización está llegando
a más sectores dentro del ámbito de la traducción.
Tenemos que hablar también de ese reconocimiento de habla,
de esa transcripción de texto, text to speech and speech to text,
que también está ahí.
Se están sistematizando el resto de los procesos.
¿Qué pasa con la traducción audiovisual?
Bueno, cuando llegamos a la traducción audiovisual,
antes la ha planteado, yo creo que Paula la ha planteado
así como viendo muy rápido, del cinemudo,
vamos rápido, rápido, rápido, tecnología desde el principio.
Vamos un poco a remolque.
Pensamos, el traductor tiene que ir traduciendo,
traduce en papel,
pero usa la máquina de escribir, pero claro,
pero es que van apareciendo nuevos formatos,
hay que adaptarse a esos nuevos formatos,
¿cómo lo hacemos?
Bueno, Digamos que en los 90, a partir de los A partir de los 70,
es que me voy para atrás.
A partir de los 70 ya empieza a complicarse el asunto.
¿Por qué hablar de complicarse el asunto?
Porque surgen muchas más modalidades
o se da más importancia a las modalidades.
Desde el punto de vista de la tecnología,
van incrementándose las soluciones de traducción audiovisual
que se están ofreciendo
y eso va aumentando la posibilidad de encontrarnos más productos.
Con lo cual hay una mayor producción,
una mayor necesidad.
Y todo explota a partir del año 2000,
de la década del 2000.
Porque nos encontramos que con la irrupción
también de Internet, las posibilidades de esos productos
explotan.
Y ya no llegamos a partir del año más o menos 2020, 2015-2020,
en los que la irrupción de la inteligencia artificial,
conocida en general.
Digamos que está haciendo que todo se acelere mucho más
por el tipo de realidades audiovisuales a las que nos tenemos
que enfrentar desde el punto de vista de los productos,
de la emisión de esos productos, del consumo de esos productos y la forma
de traducir esos productos.
Volvemos otra vez al traductor que tiene que hacer frente
a esa confluencia de producción, de emisión y de recepción.
Volvemos otra vez al traductor audiovisual artesano,
que va de la máquina de escribir al ordenador sin hacer nada.
Pero nos encontramos con muchas más modalidades,
se ha tecnologizado.
La práctica,
pero se ha tecnologizado también el producto,
se han incrementado los productos o el volumen de productos,
especialmente en la última década, los últimos 15 años
y sobre todo con la irrupción de las plataformas streaming,
muchísimo más y se ha descompensado.
O se ha descompensado la producción en según qué modalidades.
Se está tratando de incrementar en el caso de la accesibilidad,
pero también se ha descompensado la realidad que existía
en algunos contextos en los que el doblaje era mucho más predominante
que el subtitulado, por ejemplo.
Entonces, ahora mismo hay un casi mayor predominio en el caso
del subtitulado porque desde el punto de vista tecnológico
se permite.
Pero también desde el punto de vista de la audiencia se exige también
esa solución.
Se han modificado también los tiempos.
Es impensable pensar que el traductor dispone hoy
de un tiempo casi infinito para elaborar según qué proyectos
y también los precios.
Tampoco se está trabajando desde un punto de vista económico
en la misma situación, en las mismas condiciones
que se trabajaba hace bien poquito.
Desde el punto de vista de las modalidades,
como decíamos, como nos ha enseñado Juanjo antes,
van creciendo y seguirán creciendo.
Hay muchos contextos o muchos casos en los que se trata
de simplificar todo.
Todas estas dependen del subtitulado,
todas estas dependen del doblaje, es otra forma de verlo.
Pero creo que hay casos en los que no podemos encajonarlo todo ahí,
porque hay casos en los que no coinciden.
Y vamos a encontrarnos algunas modalidades
de las que vayan a surgir que están fuera de esas dos esferas.
Pero siguen creciendo esas nuevas modalidades.
No sé si luego tenderán a simplificarse o no.
Adiós de eso que tenemos y creo que.
Sirve para enriquecer también el panorama audiovisual
siempre y cuando se soluciona a todas,
que ese es otro punto de vista.
Desde el punto de vista de la tecnologización,
se está tecnologizando, hemos visto, se está tecnologizando la práctica,
cómo llevar a cabo esas labores de traducción,
pero se están tecnologizando también los productos,
son productos audiovisuales mucho más complejos,
en los que ya una única modalidad de traducción
en muchas ocasiones no consigue satisfacer las necesidades
de transferencia lingüística del producto.
Y se está incrementando, está variando también el volumen,
se está incrementando de forma sustancial,
se están acortando los tiempos cada vez más
y se están acortando los precios también.
Y luego veremos qué sucede eso si lo combinamos
con la traducción automática en muchas ocasiones.
Desde el punto,
todo esto nos requiere decir, bueno, la parte más débil o no más débil,
pero la parte sobre la que más peso va a recaer en el fondo
es la práctica,
porque es la que va a obligar al traductor a adaptarse para trabajar
en esas nuevas condiciones.
Desde el punto de vista de la tecnología
tiene que adaptarse, desde el punto de vista
de los márgenes temporales y económicos tiene que adaptarse.
Entonces, al ser el eslabón más débil es el que tiene que ser más flexible
también.
Volvemos otra vez al punto 6, a esas otras herramientas.
No es que el resto de las herramientas
no estén presentes, siguen estando presentes,
se han utilizado,
son las que tradicionalmente han estado presentes ahí,
pero no se consideraban parte de la tecnología por parte
de los traductores,
eran herramientas que facilitaban su labor,
pero no condicionaban su labor en muchas ocasiones.
Ahora mismo sí, la labor del traductor está condicionada.
Si combinamos todo.
Combinamos esa traducción asistida, esa traducción automática
y esa traducción audiovisual, ¿qué nos encontramos?
Que los traductores audiovisuales hasta hace poco pensaban,
eso no va conmigo, eso al resto de los traductores,
no tiene nada que ver con la traducción audiovisual
porque lo mío es arte.
Pero nos estamos viendo que desde el punto de vista
de la práctica ya no es así.
Entonces, en ese cajón en el que están otros, que están
todas esas nuevas tecnologías,
Y especialmente en los últimos 20 años, 25 años,
la revolución tecnológica es tal que el traductor audiovisual,
que ya de por sí tenemos la losa,
y lo entendáis desde el punto de vista como una losa como tal,
pero la obligación de estar sometidos a la tecnología constantemente,
bien porque los productos con los que estamos trabajando
lo requieren, o bien porque con las herramientas
que tenemos que trabajar lo requieren,
y supone una labor adicional de reciclaje continuo,
que tal vez en otras modalidades de traducción no sea necesaria,
esto se está notando especialmente en los últimos 30 años.
Entonces, el traductor dices, sí, yo pensaba que no me iba a tocar,
pero sí que me toca.
¿Y en qué contextos lo encontramos?
Bueno, encontramos que las herramientas se van adaptando,
la traducción automática se ha incorporado,
pero ¿en todas las modalidades de traducción por igual?
¿De traducción audiovisual por igual?
No, en todas no.
¿El subtitulado?
De momento, como la primera.
Veo a Karma por allá atrás, en localización también.
Pero en subtitulado, tal vez, en localización,
tal vez también igual.
¿Por qué?
Porque es un texto, tal vez tenga una mayor predisposición.
¿Por qué tiene una mayor predisposición?
Porque la esencia es textual, es texto escrito.
Y tal vez se ha considerado tradicionalmente
que esa modalidad de traducción era más sencilla de abordar,
porque también nos vamos a encontrar,
vamos a ver los problemas desde el punto de vista
de la tecnologización, de la automatización
y del crecimiento.
Esa predisposición, decíamos, es un texto, es un material textual,
el texto es más fácil de abordar que otras modalidades
en las que tenemos que enfrentarnos a la imagen,
tenemos que enfrentarnos al sonido.
Nos encontramos que los materiales eran más simples,
simplemente era texto y teníamos que abordar un texto escrito,
teníamos que pasarlo a un guión,
teníamos que transcribir, hacer el spotting del guión,
pero digamos que era todo mucho más lineal
y con una mera injerencia e interferencia externa.
Eran unas fases muy marcadas,
pero había un menor número de personas que tenían
que participar.
Y sigue habiendo un menor número de personas
que tienen que participar.
Por eso nos encontramos con un texto aparente
o a priori más simple.
Es más fácil de abordar desde el punto de vista
de la tecnología.
Desde el punto de vista de la tecnología nos encontramos
que los materiales se van complicando,
pero siguen siendo asequibles, si queréis.
Las fases siguen estando igual de marcadas, Tal vez si queréis más,
porque se puede atomizar el proceso de subtitulado.
Cada vez se está atomizando más.
Entonces es fácil que nos podamos encontrar un traductor que aborde,
como decíamos antes, los templators.
Traductores que aborden exclusivamente una parte
del proceso.
Otros se pueden abordar únicamente la parte del spotting.
Otros se dedicarán exclusivamente a revisar la calidad final.
Podemos encontrar los traductores que aborden el proceso integral,
pero cada vez más son los menos.
Entonces, estamos encontrando que se están modificando también
las condiciones de trabajo por esa atomización
y esa tecnologización del proceso que está
dividiéndolo.
Me viene como una carnicería, casi, casi, ¿no?
Estamos despiezando un producto que a priori era integral.
¿Qué sigue pasando dentro del contexto audiovisual?
Que desde el punto de vista del doblaje decían,
eso no me va a pasar a mí, ¿no?
Pero hay cosas, bueno, el texto, su texto,
a priori no es texto escrito, es texto escrito.
Y también están utilizando herramientas
como estábamos utilizando los demás,
no las mismas, porque tampoco es un proceso integral,
pero también tienen cada vez una mayor tecnologización.
Y cada vez una mayor automatización.
¿Y qué nos estamos encontrando?
Que también tienen un mayor crecimiento,
una mayor necesidad.
Si en subtitulado se nota más,
porque en subtitulado ha tenido un mayor crecimiento
en un contexto doblador,
como es el caso de España, por ejemplo,
no quiere decir que en doblaje no haya existido ese crecimiento,
porque la explosión de materiales a través de otros sistemas de emisión
y de otros sistemas de difusión, como es el caso de las plataformas,
también ha hecho que el doblaje crezca.
Entonces hay muchos más productos que requieren traducción
pero también están sometidos y sujetos
a esas restricciones económicas
que están complicando la situación de los traductores
y ya para complicarlo todo si esto se va complicando
pues incorporamos la inteligencia artificial
como se entiende generalmente
¿y cómo nos enfrentamos a todo?
bueno, vamos a ver si la inteligencia artificial,
pero eso no me va a pasar a mí y sí, sí que pasa ahora os enseño.
No sé si se oye.
¿Tú sabes por qué a mí se me entendió en todo el mundo?
Por el acento.
¿Tú sabes por qué a mí se me entendió en todo el mundo?
Por el acento.
Tú sabes por qué a mí se me entendió en todo el mundo.
¿Tú sabes por qué a mí se me entendió en todo el mundo?
¿Sabes por qué a mí se me entendió en todo el mundo?
Por el acento.
¿O no?
No es exactamente doblaje, pero es doblaje.
Entonces, no es algo que ya a esa disciplina que estaba más ajena
porque era más.
Compleja o requería una mayor colaboración
de distintos profesionales en el proceso
y el proceso estaba todavía mucho más atomizado,
también está llegando la influencia de esa inteligencia artificial
o esa tecnologización que tiene que ver la traducción audiovisual.
Antes las.
Los ajustadores, en el caso del doblaje,
era su gran struggle, su gran dificultad,
era precisamente el ajuste.
Y era el ajuste, no quiero decir que no exista,
sigue existiendo como tal,
pero hay determinados contextos en los que la sardina está cambiando
de posición.
En animación es mucho más fácil poderlo hacer.
En casos como este deepfake,
que no es lo que se vaya a hacer todos los días,
pero se puede hacer más fácil.
Entonces, Digamos que ese inmovilismo
que existía en una disciplina que era técnicamente más compleja,
está dejando de existir como tal.
Seguirá existiendo y durará, pero sigue existiendo.
Entonces, esa aplicación de la inteligencia artificial
está presente.
Pero ya estaba presente, la llamábamos de otra forma,
pero estaba presente también ahí.
Tenemos aquí el otro ejemplo que os iba a poner de ejemplos
de inteligencia artificial.
Podéis verlos así y dices, uff, sí, pero los vemos así.
Pero es que si nos fijamos en detalle,
muchos nos suenan.
Muchos conocemos.
Y es que son ejemplos de los que también están trabajando
con traducción automática.
Es decir, quien está abordando la traducción automática
está abordando el resto de las herramientas
también de inteligencia artificial.
Y cuando hablamos de esas herramientas
de inteligencia artificial estamos hablando de esas transcripciones
en ambas direcciones, el text to speech
y el speech to text.
Están abordando ese proceso integral.
No vamos a meternos.
No voy a hablar de esos ejemplos concretos de herramientas
en las que se está integrando.
La mayoría de las herramientas que hemos visto
son herramientas de traducción asistida o esas herramientas
de traducción automática.
Cada vez más están dejando de existir como elementos físicos, desktop,
aplicaciones que sean formato escritorio.
Están moviéndose a la nube
y la nube tiene mucha más capacidad.
Entonces, ¿y qué nos encontramos?
Que en el contexto audiovisual esas herramientas
que se estaban utilizando como herramientas de traducción
asistida están integrando ya las herramientas,
esas herramientas de inteligencia artificial,
esa traducción automática, esa transcripción automática
también para pasar el audio a texto y en algunas ocasiones
el texto a audio.
Entonces, estamos hablando de no herramientas aisladas,
sino herramientas integrales que están abordando
y que están afectando a todas las modalidades de traducción.
En todos los tipos de inteligencia artificial,
no pensemos que hay algunos que se van a ver más afectados
que otros.
Nos va a afectar a todos, para bien o para mal.
Entonces, a todos los productos y que en el fondo
lo que buscan es la rentabilidad económica y humana.
Acortar los tiempos,
rentabilizar el esfuerzo de los traductores,
todos los tipos de esfuerzo que tienen que llevar a cabo
todas esas unidades de medida al final de la productividad
y de la producción.
Y lo que no podemos hacer es luchar contra eso.
¿Qué es lo que nos encontramos?
Pues que el traductor ha sido el que se servía de las herramientas
y vamos a seguir sirviéndonos de las herramientas,
pero tal vez el enfoque tenga que cambiar.
La perspectiva y el papel del traductor tal vez no sea tan central
o tan centrado como es ahora y tenga que ser un supervisor
o un conductor central.
De esa tecnología, saber cómo utilizarla
para que el resultado final sea más o menos el mismo.
Luego, como esos ejemplos que planteaban antes mis compañeros,
plantear esos controles de calidad posteriores
para ver si esa calidad final se puede asemejar, se puede equiparar
o no a lo que sería un resultado final sin intervención tecnológica
o con una intervención tecnológica más limitada.
Entonces, ¿qué es lo que hay?
Sabemos lo que hay, casi todo,
porque la tecnología nos está arrollando,
nos está pasando por encima, pero no sabemos lo que habrá.
Decía Paula antes, yo no puedo decir qué es lo que va a venir,
porque la tecnología es la que está imponiendo
o va marcando los ritmos.
Pero el otro enfoque, el enfoque importante,
como decía, tiene que ver con la calidad.
La calidad de los productos con los que vamos a tener
que trabajar.
Pero la calidad que nos van a exigir y que van a demandar esos usuarios.
Se está detectando desde un punto de vista lingüístico
el empobrecimiento lingüístico de las generaciones que están llegando,
porque la calidad de los textos a los que se están exponiendo
no es la calidad de los textos a los que se exponían hace años,
décadas.
Entonces, tal vez,
podría también cuestionarse la calidad de estos productos
y no sé si instruir.
Conformarse un poco con la calidad que nos vayan a demandar.
Yo no soy de conformarme, pero bueno,
sí tener en cuenta la calidad que van a demandar esos usuarios finales
para trabajar en la misma línea.
Y con esto he terminado.
Bien, pues nos has tecnologizado con toda esta información.
Y bueno, vamos muy justos de tiempo,
pero tenemos tiempo para una pregunta.
Verónica, me ha encantado tu conferencia,
tu charla enhorabuena, me ha gustado muchísimo.
Con todo lo que has dicho, que todos sabemos aquí
que es cierto, ¿hacia dónde va el grado en traducción
e interpretación?
¿Cómo ves tú que todo eso vaya a encajar.
¿prevés una modificación en los planes de estudio
para que todo esto encaje en cómo se enseña a los estudiantes?
Pues es que justo lo estábamos hablando antes,
es que es súper complejo.
Es muy complejo porque como las instituciones académicas
son dinosaurios que funcionan muy lento
y la tecnología va mucho más rápido,
desde que se plantea una reforma hasta que se implementa la reforma,
para cuando llega la implementación ya es tarde.
Y ahora mismo con la inteligencia artificial
es muy complicado saber bien cómo integrarla.
Sí que es cierto que tendría que estar integrada a nivel laboral.
La inteligencia artificial en cualquiera de sus modalidades,
en todas y cada una de las asignaturas que se imparten,
porque es que lo estamos viendo que los estudiantes
la utilizan para absolutamente todo.
Entonces, lo único que yo, mi consejo y mi idea, que puede ser errónea,
es que tenemos que no negarnos, es que es absurdo negarse,
porque aunque los traductores profesionales se nieguen a ella,
sinceramente, la están aplicando en un experimento
que llevamos a cabo,
una prueba que hicimos con traductores profesionales,
renegaban totalmente de la traducción automática
y la post-edición al tiempo que admitían que estaban utilizándola
porque si no, no llegaban en su productividad.
Entonces, sabiendo que esa es la situación real,
lo que tenemos que hacer es tratar de instruir
en cómo utilizarla de la mejor manera posible para el beneficio
del propio traductor y al tiempo que la calidad.
No se ve afectada tampoco.
Pero la formación de los traductores en el futuro,
que no sé ni cómo abordarla ahora mismo,
de verdad, me parece súper complicado.
Muy bien, pues creo que no tenemos tiempo para más preguntas.
Muchas gracias.
Nos hubiera encantado.
Muchas gracias, Verónica.
Gracias.